虚假数据注入攻击检测方法及装置

    公开(公告)号:CN116915513A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202311181378.1

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本发明涉及电力系统安全技术领域,提供一种虚假数据注入攻击检测方法及装置,方法包括:获取不包含虚假数据注入攻击的历史量测量,并对历史量测量进行划分得到训练集和确定集;基于训练集对图卷积神经网络进行训练,以得到状态估计模型;将当前量测量通过最小二乘法处理得到第一状态估计值,并将当前量测量输入状态估计模型得到第二状态估计值;基于确定集确定检测阈值;根据当前量测量、第一状态估计值、第二状态估计值和检测阈值,确定电力系统是否遭受虚假数据注入攻击。由此,结合最小二乘法和基于图卷积神经网络的状态估计模型,实现对电力系统虚假数据注入攻击的检测,可以提高检测能力,改善检测效果,从而增强电力系统防御能力。

    电网中通信流量的检测方法、检测装置

    公开(公告)号:CN116915512A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202311181267.0

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本发明涉及通信安全技术领域,提供一种电网中通信流量的检测方法、检测装置,本发明在边端使用了在线机器学习模型检测电网中的通信流量,能够更快速的检测网络存在异常,且边端的在线机器学习模型可以根据实时的告警流生成训练样本实现在线的训练、更新,同时云端能够汇集所有边端的异常流和告警流,使专家判定后生成标签数据流库训练新的在线机器学习模型对边端的在线机器学习模型进行更新,由此使得边端的机器学习模型能对新出现的异常流量做出快速反应,灵活性好,且采用的数据样本为自动标签机制生成的和专家判定后的具有标签的全局数据样本,使得边端的在线机器学习模型检测的准确率更高。

    电力系统中异常数据的辨识方法、辨识装置

    公开(公告)号:CN116881746A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202311152729.6

    申请日:2023-09-08

    Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域,提供一种电力系统中异常数据的辨识方法、辨识装置,所述方法包括以下步骤:获取电力系统中的各节点的量测数据,将量测数据变换到频域中,并计算量测数据在频域中的幅值;根据量测数据在频域中的幅值计算各节点量测数据间的相关性矩阵,基于相关性矩阵的节点数据聚类方法,并通过迭代方式逐步聚合预设距离内的数据簇,生成聚类结果;基于聚类后的数据簇和数据簇的相关性矩阵,计算数据簇构成的聚类树的表型相关;根据表型相关辨识量测数据是否为异常数据。本发明利用电力系统中物理特性和节点间的相关性对异常数据进行辨识,能够有效搜索出可能被攻击者入侵用于注入攻击向量的节点,提升电力系统安全性和可靠性。

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